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Previous issue date: 2013 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O uso do algoritmo de aprendizado para as redes neurais artificiais (RNA) do tipo feed- forward, nomeado m?quina de aprendizagem extrema (Extreme Learning Machine - ELM), permite que o treinamento possa ser realizado com melhor desempenho do que com o uso dos m?todos de aprendizagem tradicionais, baseados em gradiente descendente, tanto em termos de generaliza??o como na velocidade de aprendizagem. Neste estudo objetivou-se a aplica??o das redes neurais artificiais utilizando o algoritmo ELM em problemas de estimativa da altura ?rvores de Pinus, e tamb?m, em problema de estimativa do volume de madeira dos componentes, fuste e galhos, de ?rvores do Cerrado, de maneira consistente. Na estimativa da altura de ?rvores de Pinus as redes neurais artificiais apresentaram bons resultados em compara??o com m?todos estat?sticos j? utilizados para este fim. Como j? era esperado, a m?quina de aprendizagem extrema se mostrou mais eficiente, do ponto de vista do custo computacional, no treinamento das RNAs em rela??o ao algoritmo back-propagation, mantendo a efic?cia do m?todo. Na aplica??o das RNAs ao problema de estimativa do volume dos componentes de ?rvores do Cerrado foi poss?vel verificar que as redes neurais artificiais podem estimar o volume dos componentes (fuste e galhos) destas ?rvores. N?o foi poss?vel identificar qual ? o melhor m?todo para se estimar o volume de fuste e de galhos de ?rvores do Cerrado de maneira consistente, tendo em vista que, as RNAs presentaram resultados semelhantes aos modelos de regress?o estudados. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia Florestal, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2013. / ABSTRACT
The use of the learning algorithm for artificial neural networks (ANN) feedforward, named extreme learning machine (ELM), allows the training can be done with better performance than using the traditional methods of learning based on gradient descent both in terms of generalization as learning speed. This study analyzes the application of artificial neural networks using the ELM algorithm in problems such as estimate of the height of pine trees, and also in the problem of estimating the volume of wood components, stem and twigs of trees in the Cerrado, consistently. In estimating the height of trees of Pinus artificial neural networks have shown good results in comparison with statistical methods already used for this purpose. As already expected, the extreme learning machine is more e?cient from the point of view of computational costs, in the training of ANNs, in relation to the back-propagation algorithm, keeping the e?cacy of the method. In the application of ANNs to the problem of estimating the volume of
the components of the Cerrado trees it was verified that artificial neural networks can estimate the volume of components (stem and twigs) of these trees. It was not possible to identify which is the best method to estimate the volume of stem and twigs of trees of the Cerrado consistently, considering that the ANNs were similar to those studied regression models.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/346 |
| Date | 09 August 2013 |
| Creators | Pelli, Eduardo |
| Contributors | Leite, Helio Garcia, Binoti, Luiza Marques da Silva, Oliveira, Marcio Leles Romarco de, Horta, Euler Guimar?es, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Nogueira, Gilciano Saraiva |
| Publisher | UFVJM |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFVJM, instname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, instacron:UFVJM |
| Rights | A concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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